Google Cloud 发表了一篇博文，讨论了开发人员在选择用于托管 AI 模型的基础架构时所面临的选择，特别关注大型语言模型 (LLM)。文章重点介绍了 Google Kubernetes Engine (GKE) 等自托管解决方案和 Vertex AI 等完全托管解决方案的相对优势和劣势。
文章强调的一个有趣方面是，在决定 LLM 基础架构时，了解项目需求和需求非常重要。对于优先考虑易用性和实施速度的团队来说，Vertex AI 提供了一个引人注目的解决方案，它具有自动扩展和安全更新等托管功能。另一方面，对于拥有强大的 DevOps 团队和特定需求的组织来说，GKE 提供了更大的控制权、定制化和潜在的成本节约。
文章还提供了一个在 Cloud Run 上部署 Java 应用程序以实现高效 LLM 推理的实际示例。此示例说明了组织如何利用 Cloud Run 的无服务器基础架构来简化部署并实现可扩展性。此外，文章还深入探讨了使用 vLLM 在 GKE 上部署开源模型的步骤，为希望托管自己的模型的组织提供了全面的指南。
总的来说，文章对选择 LLM 基础架构时涉及的注意事项进行了深刻的分析。通过强调 Vertex AI 和 GKE 的优缺点，文章使开发人员、DevOps 工程师和 IT 决策者能够获得做出符合其特定需求的明智决策所需的知识。正如文章中所说明的，易用性和定制化之间的平衡对于成功部署 LLM 和利用生成式 AI 的力量至关重要。
